Формування і аналіз мереж подій у сфері парламентського контролю на основі застосування систем штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.37750/2616-6798.2024.1(48).300776Ключові слова:
Каузальна мережа, Генеративний штучний інтелект, візуалізація мережі, виявлення подій, екстрагування зв’язків, кластерний аналізАнотація
У статі наведено методологію формування і аналізу мережі подій в новинних повідомленнях у сфері парламентського контролю на основі застосування Генеративного штучного інтелекту і приклад її застосування. Революція в галузі штучного інтелекту дозволяє вирішувати завдання не тільки виявлення, але й формування Каузальних мереж подій, в якій у явному вигляді наведені події-причини і події-наслідки. Завдяки використанню великих лінгвістичних моделей отримані зручні методи екстрагування подій із текстів, їх фільтрації, кластеризації. Виявлення причинно-наслідкових зв’язків здійснюється із застосуванням штучного інтелекту, що значно спрощує роботи з природною мовою. Візуалізація і кластерний аналіз сформованих мереж може здійснюватись із застосуванням традиційних інструментів аналізу мереж.
Посилання
Samaneh Karimi, Azadeh Shakery and Rakesh M. Verma. Enhancement of Twitter event detection using news streams. Natural Language Engineering, Volume 29, Issue 2, March 2023. Рp. 181-200. DOI: https://doi.org/10.1017/S1351324921000462.
Lande D.V., Prishchepa S.V. The automatic detection of the information operations event basis. Preprint arxiv:1807.03360. DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.1807.03360.
P. Quaresma, T. Gonçalves. Using linguistic information and machine learning techniques to identify entities from juridical documents. In: Francesconi, E., Montemagni, S., Peters, W., Tiscornia, D. (eds). Semantic Processing of Legal Texts. Lecture Notes in Computer Science, vol 6036. Springer, Berlin, Heidelberg. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-642-12837-0_3
Navas Loro, María (2021). Processing, Identification and Representation of Temporal Expressions and Events in Legal Documents. Thesis (Doctoral), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM). URL: https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.69772.
Oleh Dmytrenko, Dmitry Lande, Oleh Andriichuk. Method for Searching of an Optimal Scenario of Impact in Cognitive Maps during Information Operations Recognition. Preprint arxiv: 1904.13308. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.13308.
Ken Cherven. Mastering Gephi Network Visualization. Packt Publishing, 2015. 378 p.
Lambert M. Surhone, Mariam T. Tennoe, Susan F. Henssonow. Graphviz. VDM Publishing, 2010. 108 p.
